无埋点事件字段
无埋点事件
名称
类型（长度）
说明
userId
string（36）
用户ID。
正对单个用户生成的唯一ID。
示例：Web网站生成一个有效期3年的cookie值，App则为机器唯一标识码。
sessionId
string（36）
访问ID。
Web: 30分钟过期的session值，代表一次访问。
移动端: App退出30秒后再进入，刷新session值。
小程序：关闭5分钟再进入刷新session值。
示例：6b5099c7-6006-422d-92ac-4f3bf4ddd37c
sendTime
bigint
发送时间。
eventTime
bigint
事件发生事件
eventType
string（10）
事件类型
ip
string（64）
countryName
string（30）
国家名称。
用户所在的国家。
region
string（30）
省份。
用户所在的省份。
city
string（30）
城市。
用户所在的城市。
domain
string（100）
域名。
用户访问的网站域名。
path
string（512）
路径。
网站路径。
refer
string（1024）
来源链接
userAgent
string（1024）
appVersion
string（10）
客户的产品版本，仅限App端。
model
string（50）
用户的设备型号
manufacturer
string（50）
用户的设备生产产商。
示例：小米
channel
string（40）
下载渠道。
App的下载渠道，仅限移动端。
language
string（10）
语言。
用户使用的设备系统语言。
osVersion
string（50）
系统版本。
用户使用的设备系统版本。
resolution
string（20）
设备分辨率
用户使用的设备分辨率。
platform
string（10）
数据来源
平台区分该数据属于哪个平台。
示例：Web Android iOS
id
string（16）
访问事件ID
即visit_id，用于与page数据聚合，唯一标记visit事件。
query
string（512）
访问事件的query信息
访问时的连接中的query，与domain，path一起构建完整的链接。
lat
double
gps纬度
mobile平台，需要gps权限
lng
double
gps精度，mobile平台，精确到小数点后5位。
三张数据表分别代表GIO定义的三种数据级别，访问级别（visit），页面级别（page）与标签级别（action）。visit代表访问级别的数据，按照session定义访问，page代表页面级别数据，打开的浏览页面就是一条记录，一条访问级别数据对应多条页面级别，action级别数据代表标签数据，定义页面元素标签的显示，点击，提交等事件，三者形成整个用户行为数据层级。目前导出的数据类型除了action下的imp(impression)类型因为数据量过大不可导出，其它数据都已经导出。
sendTime与eventTime的区别在于前者相当于是GIO平台接收到的时间，而eventTime是事件在客户端真正发生的时间，客户可以根据eventTime重现用户操作时间线。
在refer中可以提取utm（广告链接关键字）或者搜索关键字等信息，用于分析访问来源。也可在visit表的query字段中提取utm信息。
appVersion，model，manufacturer，channel，osVersion仅在mobile端提供，更多信息可以从userAgent中提取。
三张数据表可以根据“外键”join，分别是page_id与page表的id，visit_id与visit表的id，action_id单独提供。因为标签事件并不导出impression（显示级别）的数据（数据量太大的缘故），所以建议通过action full outer join page，visit与page基本保持对应，若是在小时级别page数据无法join到对应的visit记录，visit记录可能存在于之前的小时单位中。
所有数据已经根据userId, sessionId, sendTime进行排序，基本能够做到具体用户行为跟踪。
mobile端浏览器打开页面访问，默认platform类型为Web，若是需要区分则建议根据osVersion。
action数据中index，info为补充字段，参考changelog说明。
圈选数据映射关系
名称
类型
说明
sendTime
bigint
发送时间
数据发送过来的时间
action_id
string(30)
事件ID。
标签事件的唯一id web的action_id以wa开头，mobile以ma开头
rule_id
string(8)
规则ID。
匹配事件的规则id，该id为growingio平台圈选的标签的唯一id.
该值由字母与数字组成，例如‘1ba052a9’.
在基础部分数据导出（visit, page, action)之外，提供圈选数据与action级别数据的映射部分。
通过action数据中的action_id与action_tag中的action_id聚合，绑定对应的rule_id（映射的规则名称）到action数据上。
rules代表了客户在GrowingIO平台上圈选的标签，rule_id即其唯一标识符。
通过rules表将名称绑定到上述的action_tag表中，便于通过名称进行数据分析，识别导出数据中圈选部分的数据情况。
action_tag与rules表均是关联信息表，用于更进一步分析导出的部分数据，在导出数据中定位圈选数据。建议规则建立时保持名称的唯一性，GrowingIO平台不保证规则名称唯一性。
相同的规则名称下可能有多个规则类型，规则名称＋规则类型才能区分，此处的规则类型与基础数据action中的事件类型保持一致。
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